基于支持向量机的机械零件寿命预测模型研究.pdf

56农机使用与维修2023年第8 期基于支持向量机的机械零件寿命预测模型研究郭娟（新乡职业技术学院，河南新乡4530 0 0）摘要：机械零件的使用寿命是一个重要的问题，直接影响机械设备的安全和稳定运行。传统试验方法确定机械零件的寿命需要耗费大量的时间和资源，而且在试验过程中难以考虑到各种复杂的实际工作环境和使用条件。采用支持向量机的方法来预测机械零件的寿命，通过机械零件退化特征构造时间更新方程分析推断材料在不同工作条件下的寿命。研究结果可以为机械设备的设计和维护提供参考依据与分析方法。关键词：支持向量机；机械零件；寿命预测；拉伸试验；改进方法中图分类号：TH17Research on Life Prediction of Mechanical Parts Based on Material Mechanics(Xinxiang Vocational and Technical College,Xinxiang 453000,China)Abstract:The service life of mechanical parts is an important issue that directly affects the safe and stable operation ofmachinery and equipment.Traditional test methods to determine the life of mechanical parts require a lot of time and re-sources,and it is difficult to take into account various complex actual working environments and usage conditions duringthe test process.Therefore,this paper adopts the support vector machine method to predict the life of mechanical parts,and constructs the time update equation analysis to infer the life of materials under different working conditions throughthe degradation characteristics of mechanical parts.The results of the study can provide a reference basis and analysismethod for the design and maintenance of mechanical equipment.Keywords:mechanics of materials;mechanical parts;life prediction;tensile testing;improvement methods0引言机械设备在现代工业生产中扮演着重要角色，广泛应用于汽车、机床、机器人、航空航天等领域。机械零件是机械设备中不可或缺的组成部分，其寿命直接影响机械设备的可靠性、安全性和经济性 1-3。因此,机械零件寿命预测研究是机械工程领域的一个重要课题。传统的试验方法是确定机械零件寿命的一种常见方法，但这种方法往往需要大量的时间和资源,并且难以考虑到各种复杂的实际工作环境和使用条件。近年来，机器学习技术在预测和评估机械零件寿命方面显示出了巨大的潜力。支持向量机（Sup-portVectorMachines,SVM)作为一种常见的机器学习算法，在模式识别和回归分析中得到了广泛应用。其在非线性问题上的优秀表现以及对高维数据的处理能力使得SVM成为了一种理想的工具,用于构建机械零件寿命预测模型 4-6 本文旨在探讨基于支持向量机的方法在机械零件寿命预测中的应用,并通过实证研究验证了其作者简介：郭娟（198 3一），女，河南新乡人，本科，讲师，研究方向为机械工程与制造。文献标识码：AGuo Juan预测准确性和可靠性。1理论基础1.1机械剩余寿命根据机械零件的寿命特征和变化趋势，通常可以将其工作过程划分为三个阶段：稳定运行阶段、性能持续退化阶段和最终失效阶段。1）在稳定运行阶段，机械零件处于正常工作状态,其各项性能指标没有明显的变化。该阶段零件的功能和性能都处于良好的状态，没有出现明显的退化现象。这意味着在此阶段内,指标x(t)的值相对稳定，没有超过预设阈值。2)随着机械零件的长期使用和环境因素的影响，性能持续退化阶段开始出现。该阶段零件的性能指标开始发生逐渐加剧的退化。指标x(t)会随着工作时间的增长而递增，反映了零件退化的程度。当指标（t)达到或超过预设阈值 时,即x(t）x ,则认为该零件无法完成指定功能,即失效。这时通过计算下确界inftlx（t i）来确定零件的剩余寿命RUL(t）。RU L(t)表示从t时刻开始,到达或超过预设阈值 所需的时间。3）最终失效阶段是机械零件的最后一个阶段。一旦零件的性能退化到无法满足要求的程度,将彻doi;10.14031/ki.njwx.2023.08.0172023 年第8 期底失效，无法继续发挥其功能。该阶段机械零件无法继续使用，寿命到达终点。1.2SVM理论和方法支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于模式分类和回归分析问题。SVM的理论基础源于统计学习理论和机器学习领域中的VC维理论。若训练样本为S=t(un,yn),n eR,yn eR,n=1,2,N)(1)式中，u,为l维输人变量（l1),yn为与,对应的输出变量，n为训练样本数。为了构造结合SVM和卡尔曼滤波的剩余寿命预测模型，将输入变量和输出变量分别设定为剩余寿命值和零件退化特征量。当y与为线性关系时，f(x)=w+b式中,f(）为对应输出变量的回归函数；wER为权值矢量；bR；w u表示w与间的点积。W和b可通过如下优化问题求得NminIlwll+CZ(,+)n=1y.-wu-b8+5,Lwu+b-y,8+$式中8 和C分别为不敏感因子和惩罚因子；sn和为松弛因子。根据KKT条件，（3）式可转化为凸二次优化问题NmaxZy(n-t)-8Z(n+)(m-m)(,-,)(um-u,)2mn设(4)式问题的解为、，则可得其对偶问题(3)式的解为Nf(x)=Z(,-)(n:v)+bn=1式中:的表达式为6=-言(n=1,)(u,u），y,需满足a,E(O,C)。当u与y为非线性关系时,可通过满足Mercer农机使用与维修条件的核函数将该非线性问题转为更高维度的线性问题。此时只需将(5)式中n替换为K(un，v），（5）式回归函数可变为f(u)=(n-)K(un,u)+b式中,K(，）为核函数。本文取K(（，)为应用最广泛的高斯径向基核函数,形式为K(m，un）=e p x（ll m ll），为核函数参数。给定训练样本S、惩罚因子C及核函数参数对SVM模型精度和推广能力有很大影响,采用K-fold交叉验证法确定最优（C,）组合,实例分析中取K=10。2基于SVM下轴承剩余寿命预测结果2.1材料与方法以预测某个轴承还能持续工作5 0 0 h的剩余寿命为例开展模型验证，收集轴承运行数据和特征，(2)包括轴承的振动信号、温度变化、工作负荷信息。然后对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、特征提取和特征工程等步骤，提取与轴承寿命相关的有效特征 7 。最后将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于构建预测模型，而测试集用于评估模型的性能和准确度。2.2结果与分析(3)2.2.1预测误差实际寿命与预测寿命之间的误差试验结果如表1 所示，在表格中负值表示预测寿命低于实际寿命，正值表示预测寿命高于实际寿命。基于支持向量机(SVM)的轴承剩余寿命预测模型在本研究中展现了一定的预测能力 8 。通过对实际寿命与预N测寿命的比较，发现预测结果整体上略高于实际寿n命，但误差较小。这表明该模型可以在一定程度上提供准确的轴承寿命预测。N(.-:)=0n=Lo n,C57(6)表1 轴承剩余寿命预测结果与分析单位：h(4)序号实际寿命180021 2003500(5)4N（-平均值预测寿命7501 1006001500155051 000误差-50-10010050950-5010582.2.2预测精确率选取模型准确率、精确率、召回率和F1分数作为评价模型预测精确率的指标，研究结果表明，基于SVM的轴承剩余寿命预测模型在试验中展现出较高的预测精确率（表2），模型的准确率平均为84%，表明模型能够在8 4%的情况下正确预测轴承的剩余寿命；精确率平均为8 3%，意味着在模型预测为正类的样本中，有8 3%的样本确实是真正的正类。召回率平均为8 7%，代表该模型能够正确识别出8 7%的真实正类样本。而F1分数平均为8 4%，进一步验证了模型在预测精确度方面的良好表现。表2 基于SVM模型下轴承剩余寿命预测精确率序号准确率 精确率召回率F1分数10.8520.8230.8840.8650.83平均值0.843机械零件寿命预测方法发展趋势随着科学技术的不断进步和发展，机器学习方法在机械零件寿命预测中的应用也在不断发展和完善，未来将继续向智能化和高效化方向发展 9 。3.1多物理场耦合建模与热力学、电磁学等多物理场耦合建模方法相结合，以更全面地描述机械零件在复杂工作条件下的力学响应和寿命预测。3.2数据驱动的材料模型利用机器学习和人工智能等技术，基于大量实验数据来构建数据驱动的材料模型，从而提高材料模型的预测精度和可靠性。3.3智能化寿命预测利用传感器、云计算、物联网等技术，实现机械零件在使用中的实时监测和数据采集，结合材料力学方法和数据分析技术，实现智能化的寿命预测和维护。3.4多尺度建模将材料力学方法与多尺度建模方法相结合,对材料的微观结构和宏观性质进行建模和分析，以更农机使用与维修全面地理解材料的力学性质和疲劳行为。4结论根据基于支持向量机（SVM）的轴承剩余寿命预测模型的研究和实验结果，得出以下结论：1)SVM模型在轴承剩余寿命预测中表现出较高的准确性和可靠性。通过对收集到的轴承数据进行预处理、模型训练和参数调优能够获得准确的寿命预测结果。2)试验结果显示,基于 SVM的预测模型能够在一定程度上准确预测轴承的剩余寿命。通过与实际寿命进行对比，预测结果整体上与实际寿命相符,误差较小。通过预测结果的分析可以根据预测寿命与实际寿命的差异，提前进行维护和检修操作，以延长轴承的使用寿命和避免突发故障。0.830.880.800.850.870.910.840.870.810.850.830.872023年第8 期0.853)未来材料机械零件寿命预测中的发展趋势0.82将主要集中在多物理场耦合建模、数据驱动的材料0.88模型、智能化寿命预测的发展和多尺度建模等方0.85面。这些技术的发展将为机械零件寿命预测提供0.83更加全面和准确的方法和工具，为制造业的发展和0.84进步做出贡献。参考文献：1 张赛，孟宪明，任鹏飞，等.基于不同工况的碳纤维复合材料力学性能研究 J.新技术新工艺,2 0 2 2（1 2)：79 84.2王健,孙志礼，于震梁，等.基于支持向量机的机械零件剩余寿命区间估计J.东北大学学报（自然科学版),2 0 1 6,3 7(7):9 7 4 -9 7 8.3王鑫，郑彬,赵运才.机械零件的寿命影响因素分析J.机械设计,2 0 2 1,3 8(S1):87-90.4段成红，吴港本，罗翔鹏.三维机织复合材料力学性能的研究进展 J.毛纺科技,2 0 2 2,5 0(1 1)：1 0 1-1 0 7.5刘晓叙，陈敏.机械零件磨损寿命计算方法的比较与探讨 J.机械工程师,2 0 1 0(4）：3 8-4 0.6朱斌.机械自动化制造中的材料力学测量技术分析J.时代汽车,2 0 2 2(2 2):2 2-2 4.7莫海军，蓝民华，杨林丰.机械零件设计有关寿命问题的研究J机电工程技术，2 0 0 9，3 8（8）：9 3 96+210.8薛河,路景智，贾宇磊，等.基于压痕载荷的幂硬化金属材料力学性能确定方法J.压力容器，2022,39(7):7-14.9周家泽.机械零件疲劳寿命预测方法 J.国外建材科技,2 0 0 5(4):5 1 -5 3.(05)